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Enregistrement W2943201286 · doi:10.3390/medicina55050118

The Beneficial Effects of Traditional Chinese Exercises for Adults with Low Back Pain: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials

2019· review· en· W2943201286 sur OpenAlexaff
Yanjie Zhang, Paul D. Loprinzi, Lin Yang, Jing Liu, Shijie Liu, Liye Zou

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisVisual analogue scaleCochrane LibraryRandomized controlled trialPhysical therapyOswestry Disability IndexConfidence intervalLow back painInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this meta-analytic review was to quantitatively examine the effects of traditional Chinese exercises (TCE) on pain intensity and back disability in individuals with low back pain (LBP). Methods: Potential articles were retrieved using seven electronic databases (Medline, Embase, Cinahl, Web of Science, Cochrane library, China National Knowledge Infrastructure, and Wanfang). The searched period was from inception to 1 March 2019. Randomized controlled trials (RCTs) assessing the effect of TCE on pain intensity and back disability in LBP patients were included. Pooled effect sizes were calculated using the random-effects models and 95% confidence interval (95% CI). Results: Data from eleven RCTs (886 individuals with LBP) meeting the inclusion criteria were extracted for meta-analysis. Compared with the control intervention, TCE induced significant improvements in the visual analogue scale (VAS) (Hedge’s g = −0.64, 95% CI −0.90 to −0.37, p < 0.001), Roland–Morris Disability Questionnaire (RMDQ) (Hedge’s g = −0.41, 95% CI −0.79 to −0.03, p = 0.03), Oswestry Disability Index (ODI) (Hedge’s g = −0.96, 95% CI −1.42 to −0.50, p < 0.001), and cognitive function (Hedge’s g = −0.62, 95% CI −0.85 to −0.39, p < 0.001). In a meta-regression analysis, age (β = 0.01, p = 0.02) and total exercise time (β = −0.0002, p = 0.01) were associated with changes in the VAS scores, respectively. Moderator analyses demonstrated that Tai Chi practice (Hedge’s g = −0.87, 95% CI −1.38 to −0.36, p < 0.001) and Qigong (Hedge’s g = −0.54, 95% CI −0.86 to −0.23, p < 0.001) reduced VAS scores. Interventions with a frequency of 1–2 times/week (Hedge’s g = −0.53, 95% CI −0.98 to −0.07, p = 0.02) and 3–4 times/week (Hedge’s g = −0.78, 95% CI −1.15 to −0.42, p < 0.001) were associated with reduced VAS scores, but this significant reduction on this outcome was not observed in the weekly training frequency of ≥5 times (Hedge’s g = −0.54, 95% CI −1.16 to 0.08, p = 0.09). Conclusions: TCE may have beneficial effects for reducing pain intensity for individuals with LBP, regardless of their pain status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,047
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2019
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Résumé présentoui

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